基于知識蒸餾的正樣本工業(yè)缺陷檢測方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202110415805.2 申請日 -
公開（公告）號 CN112991330B 公開（公告）日 2021-08-13
申請公布號 CN112991330B 申請公布日 2021-08-13
分類號 G06T7/00（2017.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G01N21/88（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 和江鎮(zhèn);王巖松;都衛(wèi)東;方志斌;夏海峰 申請（專利權(quán)）人 征圖智能科技（江蘇）有限公司
代理機構(gòu) 常州品益專利代理事務所（普通合伙） 代理人 王涵江
地址 213161江蘇省常州市武進經(jīng)濟開發(fā)區(qū)錦華路258-6號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及一種基于知識蒸餾的正樣本工業(yè)缺陷檢測方法，包括步驟（S1）：構(gòu)建工業(yè)數(shù)據(jù)集。步驟（S2）：預處理操作，預處理后的工業(yè)數(shù)據(jù)集包括正樣本集和無標注的缺陷樣本集。步驟（S3）：使用自監(jiān)督對比學習在步驟（S2）形成的工業(yè)數(shù)據(jù)集上預訓練教師網(wǎng)絡模型；步驟（S4）：在步驟（S2）形成的正樣本集的基礎上，利用步驟（S3）訓練得到的教師網(wǎng)絡模型指導學生網(wǎng)絡模型訓練。步驟（S5）：使用步驟（S3）訓練得到的教師網(wǎng)絡模型以及步驟（S4）訓練得到的學生網(wǎng)絡模型對待測圖片進行缺陷檢測。由于學生網(wǎng)絡模型只學習到提取正樣本特征的能力，對缺陷區(qū)域提取的特征與教師網(wǎng)絡模型存在較大差異，從而可以作為缺陷判斷的依據(jù)。